Fundamentos De Agentes De IA

Model Context Protocol (MCP): padronizando o contexto externo (Parte 2) No post anterior, discutimos as limitações dos LLMs quando usados isoladamente e como os agentes de IA são construídos ao redor do modelo para fornecer ferramentas e contexto externo. Mas à medida que aplicações com IA começaram a precisar acessar ferramentas externas, surgiu um problema de integração. É para resolver isso que o MCP (Model Context Protocol) foi criado. Neste post, vamos entender: ...

LLMs e Agentes de IA: conectando modelos a ferramentas (Parte 1) Modelos de linguagem se tornaram uma das principais interfaces para interagir com software. Eles conseguem explicar conceitos, gerar textos, escrever código, resumir documentos, analisar informações e ajudar na tomada de decisão. Porém, quando usados sozinhos, esses modelos têm uma limitação importante: eles não conhecem automaticamente o estado atual dos seus sistemas, não acessam dados privados por conta própria e não executam ações reais no mundo externo. ...